GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro：文字・編集・参照画像・サイズを比較

GPT Image 2.5 と Nano Banana Pro は、OpenAI と Google それぞれのフラッグシップ画像モデルで、すべての面で勝つモデルはありません。透明背景、マスク編集、1 回のリクエストで複数枚、正確なピクセルサイズが必要なら GPT Image 2.5 が向いています。文字を中心にした画像、最大 14 枚の参照画像を組み合わせて最大 5 人の人物を一貫させたい場合、正式にサポートされた出力段階としての 4K が必要な場合は Nano Banana Pro が向いています。どちらも生成と編集ができ、SeedRouter の同じエンドポイントで動くので、1 つのキーで自分のプロンプトを使って比較できます。

以下のモデルに関する事実はすべて OpenAI と Google の公式ドキュメントに基づき、2026年9月29日に確認しました。リクエストボディについては SeedRouter の GPT Image 2.5 と Nano Banana Pro の API リファレンスに基づいています。

GPT Image 2.5 と Nano Banana Pro の違いは？

どちらのモデルも SeedRouter では複数の ID があります。OpenAI の 2 つの段階は GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst で、Google の画像モデルの中での Pro の位置づけは Nano Banana 2 vs Pro vs Lite で解説しています。

GPT Image 2.5 は Nano Banana Pro より優れている？

一概には言えません。各社はモデルを異なる用途に向けています。OpenAI は GPT Image 2.5 Flare を「高品質な日常の画像生成向け」の最速モデル、Sunburst を「編集の精度が最も重要なワークフロー」向けと説明しています。Google は Nano Banana Pro を「最も複雑な視覚タスクのためのプレミアムな選択肢」とし、「正確な文字描画が必要な複雑なグラフィックデザイン、高精細な製品モックアップ、事実に基づくデータの可視化」に最適だとしています。

どちらの会社のドキュメントも、この 2 つのモデルを直接比較していません。実際の違いは各リクエストで何ができるかにあり、以下のセクションで順に説明します。自分のコンテンツでの答えを知るには、同じプロンプトを両方に送って比べてください。

画像内の文字はどちらが得意？

より強い主張をしているのは Google です。発表記事では Nano Banana Pro を「短いキャッチコピーでも長い段落でも、画像内に正しく読みやすい文字を直接描ける最高のモデル」と呼び、複数の言語で文字を書けること、画像内の既存の文字を翻訳できることも挙げています。Google の画像ガイドにはヒントが 1 つあり、モデルは「まず文字を生成し、その文字を含む画像を依頼すると最もうまくいく」としています。

OpenAI は自社モデルについてより慎重です。画像ガイドの制限事項のセクションには、「大幅に改善されたものの、文字の正確な配置と鮮明さにはまだ苦労することがある」、また「構造化されたレイアウト重視の構図では要素を正確に配置しにくいことがある」とあります。

そのため、ポスター、メニュー、インフォグラフィック、ラベルなど一字一句が正しくなければならない画像には、まず Nano Banana Pro を使い、どちらの場合も結果を確認してください。

画像の編集にはどちらが向いている？

どちらもテキストの指示と参照画像で編集できますが、提供される制御が異なります。

• GPT Image 2.5 はマスクに対応しています。 画像を images に入れ、変更する部分を透明領域で示す PNG マスクを添えます。OpenAI の発表では、このモデルは指示した部分だけを変えてほかをそのまま保つのが得意になったとされ、Sunburst は編集の多い作業向けに位置づけられています。
• Nano Banana Pro は会話形式で編集します。 マスクはありません。変更内容を説明し、複数ターンにわたって続けられます。各結果は thoughtSignature 付きの output.parts を返し、それを送り返すと編集を続けられます。Google は部分編集、カメラアングル、フォーカス、カラーグレーディング、ライティングの変更を挙げています。

描ける範囲の中だけで編集を完結させたいなら GPT Image 2.5 を選んでください。同じ画像に文章の指示を 1 つずつ順番に適用していくなら Nano Banana Pro を選んでください。

参照画像は何枚使える？

Google の発表では、Nano Banana Pro は最大 14 枚の画像を組み合わせながら「最大 5 人の一貫性と類似性を保てる」としています。OpenAI は GPT Image 2.5 で参照写真の被写体が以前より識別しやすくなったとしていますが、役割ごとの枚数は示していません。

SeedRouter では、どちらのモデルも参照画像は公開された画像 URL で渡します。base64 やファイルのアップロードは受け付けません。

対応するサイズとアスペクト比は？

GPT Image 2.5 は 1536x1024 のような正確な size、または auto を受け付けます。幅と高さは 16 の倍数、どちらの辺も 3840 ピクセル以下、アスペクト比は 1:3 から 3:1、総面積はドキュメントの範囲内である必要があります。OpenAI は 2560×1440 を超える解像度を実験的としています。

Nano Banana Pro は固定された 10 種類（1:1 から 21:9）から aspectRatio を選び、imageSize を 1K、2K、4K から選びます。1:1 の 4K は 4096×4096 です。選ぶのはアスペクト比とサイズの段階で、正確なピクセル数ではありません。

GPT Image 2.5 は output_format で指定した PNG か JPEG を返します。Nano Banana Pro は各結果の形式を output.output_format で報告します。background: "transparent" の設定があるのは GPT Image 2.5 だけで、PNG 出力が必要です。

どちらが速い？

どちらのベンダーも比較できる速度の数値を公開していません。OpenAI によると、GPT Image 2.5 Flare は GPT Image 2 より高品質な画像を 50% 低いレイテンシで生成し、Sunburst は時間をかけて精度を高め、複雑なプロンプトは「最大 2 分かかることがある」とのことです。Google によると、Nano Banana Pro は描く前に必ず思考し、構図を練る間に最大 2 枚の中間画像をレンダリングすることがあり、思考はオフにできません。

下書きには、GPT Image 2.5 の API リファレンスが quality: "low" を勧めています。上位の段階ほどレンダリングに時間がかかるためです。レイテンシの目標を決める前に、自分のプロンプトで両方を測定してください。

API リクエストはどう違う？

どちらのモデルも SeedRouter では POST /v1/images/generations を使い、タスク ID を返します。その後 GET /v1/tasks/{id} でポーリングします。違うのはリクエストボディです。GPT Image 2.5 は OpenAI 形式のボディを使います。

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "An amber glass bottle on a cream background, studio lighting",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

Nano Banana Pro は Google の generateContent ボディに model フィールドを加えて使います。

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image",
    "contents": [{"parts": [{"text": "A ceramic teapot on a linen tablecloth, soft window light"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }'

Google が Nano Banana Pro 向けに挙げている Google 検索によるグラウンディングは、SeedRouter ではまだ使えません。tools を含むリクエストは拒否されます。ストリーミングと部分画像はどちらのモデルでも提供していません。

どちらを選ぶべき？

• 透明 PNG、ステッカー、切り抜き： GPT Image 2.5。
• 1 つの領域に限った編集： マスク付きの GPT Image 2.5。精度が最も重要なら Sunburst。
• 1 回のリクエストで複数のバリエーション： GPT Image 2.5（n は最大 10）。
• レイアウト用の正確なピクセルサイズ： GPT Image 2.5。
• ポスター、インフォグラフィック、メニュー、翻訳した文字： Nano Banana Pro。
• 多数の参照画像や繰り返し登場する複数の人物で構成する画像： Nano Banana Pro。
• 正式にサポートされた段階としての 4K： Nano Banana Pro（GPT Image 2.5 は 1 辺 3840 px まで受け付けますが、OpenAI は 2560×1440 を超えるサイズを実験的としています）。

どちらのモデルも来歴を示すマークを付けます。Google はすべての画像に SynthID の透かしを入れ、OpenAI は C2PA メタデータと不可視の透かしを使います。

よくある質問

Nano Banana Pro は ChatGPT の画像生成より優れている？

用途によります。ChatGPT の画像生成は OpenAI の Images 2.5 で動いており、API では GPT Image 2.5 として提供されています。画像内の文字についてはベンダーの主張が強いのは Nano Banana Pro で、参照画像の使い分けも多くなっています。GPT Image 2.5 にはマスク、透明背景、1 リクエスト最大 10 枚があります。

ChatGPT の画像モデルは GPT Image 2.5 と同じ？

同じ世代です。OpenAI は 2026年9月8日に ChatGPT Images 2.5 を発表し、同じ日に API で GPT Image 2.5 Flare と Sunburst をリリースしました。Flare は品質、編集、速度で同じ改善をもたらすとしています。

1 つの API キーで両方のモデルを呼び出せる？

はい。SeedRouter ではどちらも同じエンドポイントと同じキーを使います。切り替えは model と、上に示したボディの形を変えるだけです。

透明背景を作れるのはどちらのモデル？

GPT Image 2.5 です。background: "transparent" と PNG 出力を使います。Nano Banana Pro のリクエストには背景の設定がありません。

どちらが安い？

ID とサイズによります。どちらのモデルも Standard ID は納品した画像 1 枚ごとの固定料金で、Official ID はトークン使用量で課金されます。詳しくは GPT Image 2.5 料金ガイドと Nano Banana 料金ガイドを、最新の料金は各モデルページをご覧ください。

両方を試す

GPT Image 2.5 Playground と Nano Banana Pro Playground で同じプロンプトを実行し、組み込む前に GPT Image 2.5 API リファレンスと Nano Banana Pro API リファレンスを確認してください。チャージは 1 回きりでサブスクリプションはなく、クレジットは失効せず、新しいアカウントには少額の無料残高があり、失敗したリクエストは課金されません。